广义线性模型

最新推荐文章于 2024-06-18 11:42:39 发布
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分类专栏： R语言 文章标签： 广义线性模型 R语言 logistic回归 泊松回归
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_32040137/article/details/53992640
本文介绍了广义线性模型，重点讲解了Logistic回归和Poisson回归。Logistic回归用于二值或多分类因变量的分析，通过AER包的Affairs数据进行实例演示；Poisson回归处理计数型因变量，使用robust包的Breslow数据进行展示。文中强调了回归诊断的重要性，特别是过度离势问题的检查与处理。

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广义线性模型简介

广义线性模型是线性模型的扩展，主要是对非正态因变量的分析
广义线性拟合的核心是最大似然估计，而不是最小二乘

拟合模型如下
μy=β0+∑p

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R回归模型glm与lm的区别
ByteWhiz的博客
08-28 1450
R语言中的线性回归模型（lm）和广义线性模型（glm）在适用性、分布和连接函数以及模型解释性等方面存在一些区别。lm适用于连续型因变量，假设服从正态分布，而glm适用于不同类型的因变量，可以通过选择不同的分布和连接函数来适应不同的问题。在实际应用中，根，根据具体问题的需求和数据的特征选择合适的模型是非常重要的。对于glm模型，我们指定了family参数为binomial，表示使用逻辑斯蒂分布进行二分类，并且选择了对数连接函数。线性回归（lm）和广义线性模型（glm）是在R语言中常用的统计模型。
R回归模型glm与lm的区别及应用实例
ByteWhisper的博客
08-17 1188
glm模型更加通用，适用于更多类型的数据和问题，而lm模型则适用于线性关系且满足正态分布假设的情况。在选择回归模型时，根据数据的特征和问题的需求来选择合适的模型是至关重要的。glm（广义线性模型）是一种更加通用的模型，可以适用于更广泛的数据类型和问题。相比于lm模型，glm模型可以处理更多类型的因变量（例如二元、多元或计数数据），并且不受正态性假设的限制。而在lm模型中，我们使用了高斯分布族（默认）来拟合工资（Salary）与工作经验（Experience）和教育程度（Education）之间的线性关系。
如何正确衡量线性回归模型中变量的重要性
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12-07 1万+
如何正确衡量线性回归模型中变量的重要性背景多重共线性什么是多重共线性为什么多重共线性会导致参数估计失败如何判别多重共线性解决方案 背景 在机器学习任务中，线性回归是常用的一类模型。它其实是一个广义的概念，通常是指用一组自变量来预测因变量，公式如下所示： Y=β0+β1X1+⋯+βnXn+ϵY = \beta_0 + \beta_1X_1+\cdots+\beta_nX_n+ \epsilo...
GLM(广义线性模型) 与 LR(逻辑回归) 详解
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本文对 GLM 广义线性模型 与 Logistic Regression 逻辑回归 相关话题进行了相对深入全面的解析，并提供大量数学证明。
人工智能2：人工智能选股之广义线性模型.zip
05-10
"人工智能2：人工智能选股之广义线性模型"的主题聚焦于如何利用AI技术，特别是广义线性模型（Generalized Linear Models, GLM），来优化股票投资决策。本文将深入探讨这一主题，并结合"人工智能1：人工智能选股框架...
【广义线性模型】 MATLAB实现GLM广义线性模型数据回归预测的详细项目实例（含模型描述及示例代码）
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05-02
内容概要：本文档详细介绍了如何使用MATLAB实现广义线性模型（GLM）进行数据回归预测。广义线性模型作为一种灵活的统计建模技术，能够处理非线性关系和不同分布的数据，适用于经济学、生物学、医学等多个领域。文档...
广义线性模型SAS程序
09-01
本资源是用来构建广义线性回归模型的SAS程序
广义线性模型估计 Matlab（与 R 中相同）：具有与 R 中相同结果的广义线性模型估计。-matlab开发
05-29
Matlab 中的广义线性模型估计（与 R 中的结果相同）。 适合具有以下分布之一的广义线性模型： >“正常”/“伽玛”/“inv_gsn”/“泊松”/“二项式” 以及以下（如果兼容）链接功能之一： > 'id'/'log'/'s​​qroot'/...
glm() and lm()
qq_26120437的博客
10-23 2213
In R, using lm() is a special case of glm(). lm() fits models following the form Y = Xb + e, where e is Normal (0 , s^2). glm() fits models following the form f(Y) = Xb + e. However, in glm both the function f(Y) (the ‘link function’) and the distribution
应用广义线性模型三|多响应广义线性模型
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weixin_39834984的博客
11-20 2412
广义线性模型应用举例之beta回归及R计算在前文“广义线性模型”中，提到广义线性模型(GLM)可概括为服务于一组来自指数分布族的响应变量的模型框架，正态分布、指数分布、伽马分布、卡方分布、贝塔分布、伯努利分布、二项分布、多项分布、泊松分布、负二项分布、集合分布等都属于指数分布族，并通过极大似然估计获得模型参数。其中beta回归(beta regression，贝塔回归)是一类用于对来自标...
广义线性模型——Logistic回归模型（1）
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广义线性模型是线性模型的扩展，它通过连接函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。 广义线性模型拟合的形式为： 其中g(μY)是条件均值的函数（称为连接函数）。另外，你可放松Y为正态分布的假设，改为Y 服从指数分布族中的一种分布即可。设定好连接函数和概率分布后，便可以通过最大似然估计的多次迭代推导出各参数值。 在大部分情况下，线性模型就可以通过一系列连续型或类别型预测变量来预测正态分布的响应变量的工作。 但是，有时候我们要进行非正态因变量的分析，例如： （1）类别型..
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广义线性模型（Generalized Linear Model, GLM）是统计学中一种用于建模响应变量和预测变量之间关系的模型。它扩展了传统的线性模型，使其能够处理非正态分布的响应变量，以及能够通过链接函数将线性预测器与响应...
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